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摘要：本发明公开了一种无人机辅助卸载决策与资源分配方法及相关系统，基于用户位置对用户进行分簇，并根据分簇结果确定计算无人机位置，将中继无人机位置设置在用户平均位置的中心和基站的中点处；根据用户位置、任务复杂度、任务数据量、用户计算能力得到通信时延；根据通信时延建立多基站多无人机多用户场景下卸载决策和资源分配的优化模型，其中优化目标是最小化总时延；构造出适应度函数，利用遗传算法对优化模型进行求解，获得最终的用户决策、总时延和资源分配矩阵，本发明通过合理的资源分配和卸载决策降低了任务完成时间。
主权项：1.一种无人机辅助卸载决策与资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、检测用户位置、任务复杂度、任务数据量、用户计算能力；S2、基于用户位置对用户进行分簇，并根据分簇结果确定计算无人机位置，将中继无人机位置设置在用户平均位置的中心和基站的中点处；S3、根据用户位置、任务复杂度、任务数据量、用户计算能力分别计算出每个任务在本地计算、卸载到计算无人机计算、通过中继无人机卸载到基站计算的时延，再根据计算无人机位置、中继无人机位置计算出通信时延；S4、根据通信时延建立多基站多无人机多用户场景下卸载决策和资源分配的优化模型，其中优化目标是最小化总时延；S5、构造出适应度函数，利用遗传算法对步骤S4建立的多基站多无人机多用户场景下卸载决策和资源分配的优化模型进行求解，获得最终的用户决策、总时延和资源分配矩阵，其中无人机的计算资源按照卸载至该无人机的任务大小进行分配。
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百度查询： 南京邮电大学 无人机辅助卸载决策与资源分配方法及相关系统
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